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AI-Ready 데이터:
AI 성공을 가로막는 데이터 장벽을 넘어서

2026년 02월 11일(수) 15:00 ~ 16:00

데이터 중심 AI 시대의 전략과 실천

세미나 개요

요즘은 고성능 모델을 누구나 쉽게 가져다 쓸 수 있습니다.
그런데 막상 현장에서는 PoC는 되는데, 운영 단계에서 멈추는 경우가 많습니다.
가장 큰 이유는 모델이 아니라 데이터가 ‘쓸 수 있는 상태’가 아니기 때문입니다.
Gartner도 2025년까지 최소 30%의 GenAI 프로젝트가
데이터 품질, 리스크 통제, 비용, 가치 불명확 등의 이유로 PoC 이후 중단될 수 있다고 전망했습니다.

이번 웨비나는 데이터가 있다와 데이터가 쓸 수 있다의 차이를 정리하고,
AI-Ready 데이터를 어떻게 준비하고 운영 루틴으로 고정할지
(정의, 기준, 프레임, 보안·준법 환경에서의 적용)까지 한 흐름으로 정리합니다.

세션 안내

시간발표 내용진행
15:00 ~ 16:00

1. 왜 지금 AI-Ready 데이터인가:

우리 기업 데이터,실제로 ‘쓰이는’ 비율은 몇 %일까  


-Model → Data 패러다임 전환
-AI-Ready Gap: PoC 이후 멈추는 이유
-데이터가 “있다”와 “쓸 수 있다”의 차이

 발표 & QnA

2. AI-Ready의 기준과 운영 프레임 설계:

AI-Ready의 ‘KICK’은 따로 있다 


- AI-Ready 정의와 핵심 기준

- 품질 기준의 변화: 전통적 관리 vs AI-Ready 
- 운영 프레임: Gartner 3-Pillar → 운영 흐름 → 반복 루틴

- 구현 옵션: 가공 vs 비가공

3. 보안·정책 환경에서의 적용:

간단 체크리스트로 확인하는 Make-AI-Ready 로드맵


- 보안/준법 제약 대응:  AI privacy 운영(정책·로그)

- 적용 관점: 산업별 포인트 + 사례 
- 바로 쓰는 정리: AI-Ready 체크리스트 + 실행 로드맵

발표자 및 사회자 안내

  • 발표자 사진

    발표자배호 CEO 주식회사 큐빅 유니버시티칼리지런던(UCL)에서 컴퓨터과학 학사와 정보보안 석사 학위를 받은 후 서울대에서 인공지능 보안을 주제로 박사 학위를 받았다. 현재는 CUBIG 대표를 맡으면서 이화여대 인공지능대학 사이버보안학과 조교수로 재직 중이며사이버보안전공 주임교수와 인공지능대학 부학장을 맡는다.

    주요 연구 분야는 인공지능, AI 보안이며 국제적 학술대회와 저명 학술지에 다수의 논문을 발표하는 동시에 보안 합성 데이터 분야의 산학협력을 이끄는 기업(CUBIG) 경영 경험을 바탕으로 학문(차분 프라이버시 기반 합성 데이터 기술)과 산업(외부 거대 모델로부터 개인정보 보호)을 잇는 융합 연구에도 주력하고 있다.

  • 발표자 사진

    사회자류지영 국장 전자신문인터넷 디지털사업국장 전) 삼성물산 상사부문
    전) 삼성전자 종합기술원

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